Classification de textes d'opinions : une approche mixte n-grammes et sémantique - Archive ouverte HAL
Communication Dans Un Congrès Année : 2007

Classification de textes d'opinions : une approche mixte n-grammes et sémantique

Résumé

Cet article présente la participation de l'équipe du GREYC à DEFT'07, en détaillant les différentes approches mises en place ainsi que les résultats obtenus. Plusieurs techniques ont été mises en œuvre, notamment une approche à base de n-grammes, et une chaîne de traitement linguistique de production d'indices. L'approche de type n-grammes a bénéficié de traitements linguistiques complémentaires tels que la lemmatisation et la synonymie, et constitue à elle seule un classifieur autonome. La chaîne de traitements alimente quant à elle un classifieur supervisé en lui fournissant des indices s'appuyant en particulier sur un lexique. Enfin, un autre classifieur a pour vocation de conjuguer les résultats obtenus par les deux traitements précédents.

Consulter la présentation en PDF sur : https://deft.limsi.fr/2007/presentations/deft07_greyc-crisco.pdf.

Consulter le document sur : https://deft.limsi.fr/actes/2007/pdf/8_vernier.pdf.
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hal-00410772 , version 1 (24-08-2009)

Identifiants

  • HAL Id : hal-00410772 , version 1

Citer

Matthieu Vernier, Yann Mathet, François Rioult, Thierry Charnois, Stéphane Ferrari, et al.. Classification de textes d'opinions : une approche mixte n-grammes et sémantique. 3ème DÉfi Fouille de Textes : Atelier DEFT'07 à Grenoble, Jul 2007, Grenoble, France. pp.105-119. ⟨hal-00410772⟩
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